Python数据可视化1.6 总结

简介:

1.6 总结


迄今为止,这些案例仅仅给你一个在可视化前应该如何思考和规划的想法。最重要的阶段是为可视化开展的数据熟悉和准备过程。尝试后的结局会影响能否率先得到数据或者形成意欲表达的故事。就像“鸡和鸡蛋”的情况—数据是先来还是后到?最初,可能不清楚需要什么数据,但在大多数情况下,只要数据没有错误,经过几次反复总能使问题变得清晰。

通过清理或降低维度(如果需要),可以转换数据质量填补空白。除非数据质量有保证,否则一个人投入可视化的努力就白费了。正确理解数据后,就可以决定选择哪种可视化更合适。在某些情况下,用不同的方式更有助于清晰地讲述数据的故事。

相关文章
|
5天前
|
前端开发 JavaScript Python
Python Web应用中的WebSocket实战:前后端分离时代的实时数据交换
在前后端分离的Web应用开发模式中,如何实现前后端之间的实时数据交换成为了一个重要议题。传统的轮询或长轮询方式在实时性、资源消耗和服务器压力方面存在明显不足,而WebSocket技术的出现则为这一问题提供了优雅的解决方案。本文将通过实战案例,详细介绍如何在Python Web应用中运用WebSocket技术,实现前后端之间的实时数据交换。
22 0
|
8天前
|
数据可视化 Python
Python 高级绘图:探索数据可视化
在Python中,利用matplotlib、seaborn等库可实现数据的可视化。matplotlib功能丰富,支持基础图表绘制;seaborn则提供了更美观的默认样式。此外,matplotlib还支持3D图形及动态图表的生成,满足多样化的数据展示需求。 示例代码展示了如何使用这些库绘制正弦波、散点图、3D曲面图及动态更新的折线图。通过numpy生成数据,并借助matplotlib与seaborn的强大绘图功能,实现数据的直观呈现。
48 17
|
2天前
|
JSON 安全 数据安全/隐私保护
深度剖析:Python如何运用OAuth与JWT,为数据加上双保险🔐
【10月更文挑战第2天】当讨论Web应用安全时,认证与授权至关重要。OAuth 2.0 和 JSON Web Tokens (JWT) 是现代Web应用中最流行的两种认证机制。OAuth 2.0 是一种开放标准授权协议,允许资源拥有者授予客户端访问资源的权限,而不需直接暴露凭据。JWT 则是一种紧凑、URL 安全的信息传输方式,自我包含认证信息,无需服务器查询数据库验证用户身份。在 Python 中,Flask-OAuthlib 和 PyJWT 分别用于实现 OAuth 2.0 和 JWT 的功能。结合两者可构建高效且安全的认证体系,提高安全性并简化交互过程,为数据安全提供双重保障。
15 7
|
1天前
|
数据采集 存储 监控
如何使用 Python 爬取商品数据
如何使用 Python 爬取京东商品数据
15 3
|
1天前
|
数据采集 存储 监控
如何使用 Python 爬取京东商品数据
如何使用 Python 爬取京东商品数据
11 2
|
3天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 存储
使用 Python 清洗日志数据
使用 Python 清洗日志数据
11 2
|
4天前
|
存储 数据可视化 Python
Python编程中的数据可视化技术
在数据驱动的世界中,将复杂的数据集转换为易于理解的视觉表示形式至关重要。本文将深入探讨如何使用Python进行数据可视化,包括选择合适的库、处理数据和设计有效的图表。我们将一起学习如何让数据讲故事,并确保你的信息传达清晰且有影响力。
|
5天前
|
Python
Python编程案例:同一工作簿不同表单特定数据添加到工作簿的另一表单里
Python编程案例:同一工作簿不同表单特定数据添加到工作簿的另一表单里
10 1
|
6天前
|
Python
你知道 Python 如何解压缩数据吗
你知道 Python 如何解压缩数据吗
18 1
|
12天前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
Python中实现简单爬虫并处理数据
【9月更文挑战第31天】本文将引导读者理解如何通过Python创建一个简单的网络爬虫,并展示如何处理爬取的数据。我们将讨论爬虫的基本原理、使用requests和BeautifulSoup库进行网页抓取的方法,以及如何使用pandas对数据进行清洗和分析。文章旨在为初学者提供一个易于理解的实践指南,帮助他们快速掌握网络数据抓取的基本技能。
30 3